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센서 시장은 스마트폰과 전자기기의 사용 증가, 자동화 분야의 발전, 스마트시티 개발에 대한 센서 수요의 증가, 사물 인터넷 기술의 급격한 증가와 같은 요인으로 인해 더욱 성장할 것으로 보인다. 최근에는 코로나19로 인해 비접촉 기술을 사용해 위치, 속도, 온도, 공기 품질, 거리를 감지하는 센서들이 주목받고 있다. Future Market Insights는 비접촉 센서 시장이 향후 6~7년간 두 자릿수 성장을 이어갈 것으로 예상했다. 더불어 코로나19로 인해 열화상 카메라의 수요가 개인과 공공환경 전반에 걸쳐 증가하였는데, Fortune Business Insights는 전 세계 열화상 카메라 시장규모가 2027년까지 26억 4280만 달러에 이를 것으로 예상했다. 빛을 디지털 신호로 바꾸는 시스템 반도체로 스마트폰, 디지털카메라 등에 필수적으로 적용되는 이미지센서 또한 수요 급증이 예상되고 있다.

차세대 성장 동력의 핵심으로 지목되고 있는 인공지능(AI)은 기술 진보를 넘어 산업전반에 확산되며 경제적 부가가치를 창출하는 동력으로 작용하고 있다. 특히, 주변 환경의 지각 인지, 학습·추론, 행위 생성 등 사람의 인지 구조를 모방하여 통합하는 인지 컴퓨팅 시스템 등을 통하여 다양한 지능형 서비스를 지원하는 플랫폼으로 활발히 개발 중이다. AI 반도체는 데이터의 학습·추론 등 AI의 핵심 연산을 수행하는데, 신소자·신설계를 통해 집적도와 전력효율을 획기적으로 향상한 3세대 프로세서인 뉴로모픽으로 발전할 전망이다. 다양한 분야에서 산업과 사회에 새로운 가치실현을 이루어가면서 일상에 서서히 자리 잡고 있는 인공지능은 한국 IDC에 따르면, 국내 AI 시장은 매년 연평균 17.8% 성장해 2023년에는 6800억원 규모를 형성할 것으로 예측되었다.

이에 본원 R&D정보센터에서는 비대면과 관련한 첨단센서 최신기술과 인공지능 관련 최근 산업동향을 파악하고 새로운 패러다임에 대응하기 위한 신기술 개발에 도움이 되고자 관련 기관들의 분석 정보자료를 토대로 정리하여 「뉴노멀 시대 지능형 첨단센서 및 AI기반 산업별 최신기술 동향분석」 을 발간하였다. 본서 1편에서는 비대면과 관련된 비접촉/적외선/이미지/자율주행/바이오/나노/IoT/환경모니터링 등 센서산업의 주요동향을 수록하였으며, 2편에서는 AI computing/AI Deep learning과 관련된 개발현황을 다루었다. 본서가 학계연구기관 및 관련 산업분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.

Ⅰ 편 지능형 언택트 첨단센서 개발동향

제 1장 비접촉·고감도/적외선/이미지 센서 개발동향

1. 고감도·비접촉센서 최신기술 동향

1) 비접촉 적외선 온도센서·체온계 기술

(1) 기술 개요

(2) 비접촉식 체온계용 적외선 온도센서 기술

가. 써모파일 적외선 온도센서 기술 및 응용

나. 개발제품의 차별점 및 경쟁력

(3) 나노종합기술원 제품개발

가. 대량양산기술 지원(CMOS 공정기술)

나. 성능 향상을 위한 공정 개선

2) 비접촉 습도센서 개발

(1) 기술 개요

(2) 기술 세부

3) 초고감도 센서개발 최신이슈

(1) 20배 민감한 ‘초고감도’ 투명 압력센서 개발

(2) 농약·핵폐기물 검출 '초고감도 센서' 개발

(3) 거미 발목서 착안한 초고감도 센서개발

2. 적외선(IR) 센서기술 동향 및 전망

1) 적외선 분광센서 기술 동향

(1) 적외선 분광센서

가. 개념

나. 다양한 응용 분야

(2) 국내외 기술개발 동향

(3) 시장현황 및 전망

가. 세계 시장

나. 응용 분야별 시장현황

다. 국내 시장

(4) 기업 현황

2) 열형 적외선센서 기술동향

3. 첨단 이미지센서 주요동향

1) 이미지 센서의 최근 기술 동향과 향후 전망

(1) 이미지 센서 방식의 진화 과정

(2) 최근의 이미지 센서에 적용된 다양한 기술

(3) 향후의 이미지 센서의 발전

2) SWIR 이미지센서 기술개발 동향 및 응용현황

(1) SWIR 대역

(2) 반도체 퀀텀닷을 이용한 SWIR 바이오 이미징

(3) 자율주행차를 위한 LIDAR 기술

(4) 얼굴인식에 활용되는 적외선 센서 기술

(5) 식품의 질과 신선도 감별을 위한 적외선 이미징기술

(6) SWIR 연구의 필요성과 소재 및 이미지 센서 연구동향

가. SWIR 감지 퀀텀닷 소재의 개발

나. 퀀텀닷과 OLED의 결합을 통한 SWIR 이미지센서 구현

다. 퀀텀닷과 CMOS 센서의 결합을 통한 SWIR 이미지 센서 구현

(7) 결론 및 전망

3) 3D 센서 개발현황 및 시장동향

(1) 3D 센서산업

(2) SL(Structured Light)/ ToF(Time of Flight)

가. SL 방식

나. ToF 3D 센서

A) 이중 리셉터로 작동하는 ToF

B) 근거리용 iToF와 원거리용 dToF

(3) 주요업체 개발 동향

가. 해외

나. 국내

(4) VCSEL(Vertical Cavity Surface Emitting Laser) 개발동향

가. 개요

나. VCSEL의 성장과 스마트폰의 도입

다. VCSEL 시장동향

4) 이미지센서 산업동향 분석

(1) 산업규모

(2) 경쟁구도

(3) 동향 및 특징

(4) 국내 이미지센서 및 카메라모듈 산업현황

가. 산업현황

나. 기업동향

A) 삼성전자

B) SK하이닉스

C) 픽셀플러스

D) LG이노텍

다. 센서산업의 경쟁력

5) 비전센서 시장동향

(1) 글로벌 비전센서 시장 산업 규모 예측

(2) 글로벌 ToF 센서 이용 제조업체

6) 이미지 감지기(센서) 특허출원 동향

제 2장 자동차/바이오·헬스케어 첨단센서 개발현황

1. 자율주행 첨단센서 주요동향

1) 자율주행차 국내외 개발현황

(1) 자율주행차

(2) 자율주행차 주요 이슈

(3) 자율주행차 산업 동향 및 전망

2) 자동차 센서 산업동향

(1) 산업규모

(2) 주요 제품별 현황 및 전망

가. 자동차용 카메라

나. 레이더(Radio Detection and Ranging, Radar)

다. 라이다(Light Detection and Ranging, Lidar)

(3) 국내 자동차용 센서 산업

가. 산업현황

나. 기업동향

다. 제품

3) 자율주행인지/판단시스템 관련 센서기술 동향

(1) 자율주행인지/판단시스템 정의

가. LIDAR/RADAR

(2) LIDAR/RADAR 필요성

(3) LIDAR/RADAR 범위 및 분류

가. 가치사슬 및 용도별 분류

A) 가치사슬 ­ LIDAR/RADAR

B) 용도별 분류 ­ LIDAR/RADAR

나. 기술별 분류

(4) 산업 분석

가. 산업 동향

A) LIDAR 산업 분석

B) RADAR 산업 분석

나. 시장 분석

A) 세계시장

B) 국내시장

(5) 기술 개발 동향

가. 연구 동향

나. 기술개발 이슈

A) 최신 센서 개발 동향

B) 인공지능 및 빅데이터 융합 기술 적용

C) 차량용 레이더 개발 동향

다. 생태계 기술 동향

A) 해외 플레이어 동향

B) 국내 플레이어 동향

(6) 주요 플레이어 특허동향

가. 해외 플레이어 특허 동향

A) LIDAR/RADAR 연도별 출원동향

B) LIDAR/RADAR 국가별 출원동향

나. 국내 플레이어 특허 동향

A) LIDAR/RADAR 연도별 출원동향

B) LIDAR/RADAR 국가별 출원동향

(7) 전략제품 기술로드맵

가. 핵심기술 리스트

나. 중소기업 기술개발 전략

다. 기술개발 로드맵

2. 포스트 코로나 바이오/헬스 센서개발 동향

1) 차세대 바이오센서 연구개발 기술동향

(1) 바이오센서의 연구동향

(2) 차세대 바이오센서의 전망 및 경향

(3) 주요 바이오센서 기술개발 동향

(4) 바이오센서 최신개발 현황

가. 폐암 질환 진단에 활용 가능한 바이오마커 검출용 바이오칩 센서 연구 동향

A) 폐암 진단에 활용 가능한 혈액 내 바이오마커들

B) 폐암 진단을 위한 혈액 내 바이오마커 검출용 바이오칩 센서

C) 결론 및 발전 전망

나. 코로나19 감염 여부 실시간 확인 초고감도 바이오센서 개발

다. 민감도 8억배 높인 패혈증 진단 바이오센서 기술개발

라. 질병 진단용 스마트 콘택트렌즈 바이오센서 연구동향

A) 눈에서 측정 가능한 바이오 마커

B) 눈물의 화학적 요인 측정 바이오센서

C) 안구의 물리적 요인 측정 바이오센서

2) 스마트 헬스케어 센서/반도체 기술동향

(1) 스마트 헬스케어

가. 스마트 헬스케어의 현주소

A) 스마트 헬스케어의 생태계

B) 고령사회에서의 스마트 헬스케어

C) 스마트 헬스케어 시스템의 구성

나. IOT 기술과 센싱 기술

A) IOT 기술

B) 의료 관련 센서기술

C) 고령사회 IOT 기술과 감지기술의 적용 가능성

(2) 생체 신호를 이용한 바이오센서 기술 현황

가. 혈압 측정 바이오센서

나. 맥박 측정 바이오센서

다. 혈당 측정 바이오센서

라. 가스 측정 바이오센서

마. 복합 생체 신호 측정 바이오센서

A) 스마트폰 혈압 측정계

B) 장갑형 디바이스

C) 피부 부착형 디바이스

D) 이어폰 심장 센서

E) 인체 기반 네트워킹

3) 바이오헬스케어용 반도체기술 및 시장 동향

(1) 바이오헬스케어용 반도체 기술현황

가. 바이오·헬스케어 산업

나. 바이오·헬스케어용 반도체

A) 의료기기·헬스케어용 반도체

B) 바이오칩

(2) 바이오헬스케어용 반도체 산업 특성

가. 높은 인허가 규제 존재

나. 제품의 다양화 및 다양한 학문의 융복합화

다. 높은 진입장벽, 낮은 가격탄력성

라. 사회적 변화 및 임상기술의 발전에 따라 지속적인 기술의 변화요구 큼

마. 신산업으로의 창업유도 및 고용효과 큼

바. 고령화, 4차 산업혁명 등 변화에 따른 수요의 증가

사. 반도체 기반의 의료분야의 새로운 가치창출 가능

(3) 국내외 기술 동향

가. 국외 기술동향

A) 바이오 칩 분야

B) 유전자 칩

C) 마약 및 폭발물 탐지를 위한 바이오센서

D) 비침습 젖산(lactate) Tatto 바이오칩

E) 암진단을 위한 그래핀 기반 바이오칩

F) 온-칩 체외 생체기능 센싱용 바이오-칩(Body-on-a Chip)

G) 이식형기기용 체내 통신 SoC 기술

H) 헬스케어 프로세서 SoC 기술

I) 의료기기용 반도체

J) 인체 이식형 의료기기

K) 생체 영구 삽입형 센서 SoC 기술

L) 생분해형 SoC 기술

나. 국내 기술동향

A) 바이오 분야

B) 헬스케어 프로세서 SoC 기술

C) 이식형기기용 체내 통신 SoC 기술

D) 의료기기용 반도체 분야

(4) 시장 동향

가. 반도체 기반 바이오-센서 칩

나. 헬스케어용 반도체

다. 의료기기용 반도체

제 3장 스마트 나노/IoT/환경 센서 주요기술 동향

1. 나노기반 센서 개발 주요동향

1) 국내외 스마트 나노센서 기술 동향

(1) 스마트 나노센서

(2) 국내 스마트 나노센서 기술 동향

가. 재료연구소

나. 울산과학기술원

다. 한국전자통신연구원

라. (주)나노람다코리아

마. KAIST와 KIST

바. 한국연구재단

사. 기초과학연구원

(3) 국외 스마트 나노센서 기술 동향

(4) 스마트 나노센서 응용

가. 모바일 및 웨어러블 응용분야

나. 자율주행자동차 응용분야

다. 바이오 응용분야

2) 나노 입자 기반의 웨어러블 센서 연구동향

(1) 스트레인 센서

가. 금속 나노 입자 기반 스트레인 센서

나. 이종 금속 입자 기반 스트레인 센서 감도 향상 연구

다. 나노 입자/그래핀 기반 스트레인 센서

(2) 웨어러블 온도 센서

가. 금속 나노 입자 기반 온도 센서

나. 열팽창을 이용한 온도 센서 감도 향상 연구

다. 변색을 이용한 온도 센서 감도 향상 연구

3) 마이크로/나노 프린팅 공정을 활용한 웨어러블 센서 제작기술

(1) 잉크젯 공정 기반 웨어러블 센서 제작

(2) 스크린 프린팅 공정을 활용한 스마트 웨어러블 센서 제작

(3) 롤투롤 프린팅 공정 기반 웨어러블 센서 제작

2. IoT 스마트센서 주요동향

1) IoT 스마트센서

(1) 정의 및 필요성

가. 정의

나. 필요성

(2) 가치사슬 및 용도별 분류

가. 가치사슬

나. 용도별 분류

2) 산업 및 시장 분석

(1) 산업 분석

가. IoT 스마트센서 적용 분야의 확대

나. 센서 솔루션 업체로의 주도권 이동

다. 글로벌 업체 및 대기업에 의해 주도되는 시장

라. 정책적 지원 강화 필요한 분야

(2) 시장 분석

가. 세계시장

나. 국내시장

3) 기술 개발 동향

(1) 기술개발 이슈

가. IoT용 스마트센서 소재 기술 동향

나. 복합 센서 모듈의 개발

다. 지능형 센서 알고리즘의 개발

라. 스마트 센서 플랫폼

마. 유연/신축 새로운 폼팩터 기술 개발

(2) 생태계 기술 동향

가. 해외 플레이어 동향

A) STMicroelectronics

B) 미국 일리노이 대학

C) MIT

D) Honeywell

E) QUALCOMM

F) NXP

G) Silicon Labs

H) Texas Instrument

I) TECHNOTON ENGINEERING

J) ANALOG DEVICE

K) BOSCH

L) Infineon

나. 국내 플레이어 동향

A) SK플래닛

B) 래트론

C) 마이크로인피니티

D) 멜파스

E)삼영에스앤씨

F) 센텍코리아

G) 시리우스

H) 씨앤유글로벌

I) 에이치엔앨

J) Signus

K) 아이렉스넷

(3) 국내 연구개발 기관 및 동향

가. 연구개발 기관

나. 기관 기술개발 동향

A) 전자부품연구원

B) 한국과학기술원

C) 경희대 정보디스플레이학과

다. 국내 IoT용 스마트센서 관련 선행연구 사례

4) 특허 동향

(1) 연도별 출원동향

(2) 국가별 출원현황

(3) 주요 출원인 분석

3. 환경 모니터링 센서/소재 개발동향

1) 공기산업용 스마트센서 기술동향

(1) 공기산업용 스마트센서

가. 공기질 감지 환경센서·모듈의 정의

나. 배경 및 필요성

A) 환경 센서 시장 확대

B) 다중이용시설의 확대

C) 규제의존형 시장창출

다. 기술적 현황 및 문제점

A) 미세먼지의 농도 및 성분분석

B) 유해가스 분석

C) 실시간 부유미생물 검출

D) 생활방사능 검출

(2) 국내외 시장 동향

가. 국외 시장 동향

나. 국내 시장 동향

(3) 국내외 기술개발 동향

가. 입자상 오염물질 측정진단

나. 가스 대기환경규제물질 측정진단 기술

A) 배출탐지(LDAR, leak detection and repair)

B) 적외선(IR)

C) 레이저 이미징(laser imaging) 기술

D) 가스센서

E) 실내 부유 미생물 탐지기술

F) 방사능 센서 기술

다. 국내 기술개발 동향

A) 입자상 오염물질 측정진단

B) 가스 대기환경규제물질 측정진단

C) 실내 부유 미생물 탐지기술

D) 방사능 센서 기술

라. 문제점 분석

A) 환경기술 및 환경산업의 경쟁력 취약

B) 저가 센서에 치중한 개발 환경

C) 국가 차원에서의 지원 부족

마. 향후 대응 방향

A) 기술개발 후 사업화 및 양산화를 위해서는 장기간 지속적인 투자지원 필요

B) 완제품 기업의 국산 센서 적용 장려할 필요

C) 센서 전문 중소기업의 신기술개발 지원 강화 및 중견기업 육성

2) 미세먼지 및 대기질 모니터링 기술개발 동향

(1) 국내 동향

가. KT

나. SKT

(2) 해외

3) 실내 공기질 가스 센서 연구동향

(1) 산화물 반도체 가스 센서의 검지 원리

(2) 산화물 반도체를 이용한 실내 공기질 가스센서

가. 일산화탄소(CO) 가스 센서

나. 포름알데히드(HCHO) 가스 센서

다. 방향족 휘발성 유기 화합물(aromatic volatile organic compounds) 가스 센서

4) 나노섬유 기반 기체 검출 화학센서

(1) 촉매입자-나노섬유기반 고감도 감지소재

(2) 촉매입자-나노섬유기반 날숨 센서

(3) 납아세테이트 기반 황화수소 감지 센서

(4) 황화수소 색변화 성능 평가

(5) 모의 구취 날숨 평가

5) 실시간 유해물질 감시센서 개발동향

(1) 상시 동작형 유해가스 감지센서 개발

(2) 유해화학물질 감지 스마트센서

6) 환경관리를 위한 국내외 환경센서 활용사례

(1) 대기 환경 관리분야 센서 활용사례

가. 미국

나. 캐나다

다. 유럽

라. 중국

마. 국내

A) KT의 에어 맵 코리아(Air Map Korea) 사업

B) SK의 로라(LoRa) 네트워크 서비스

C) 대전광역시 IoT 기반 보급형 환경센서 설치사업

D) 드론을 활용한 배출사업장 단속

(2) 수자원/상하수도 분야 센서 활용사례

가. 햄프셔 주의 우수 수집량 극대화 기술 적용

나. 프랑스 수에즈(Sues)

다. 미국 일리노이

(3) 자원순환 분야 센서 활용사례

가. IoT를 접목한 스마트 쓰레기통(미국 빅벨리)

나. 인공지능 폐기물 선별로봇

다. 사물인터넷과 빅데이터 기술을 접목한 에네보(Enevo)쓰레기 센서

라. 가축분뇨 전자인계관리시스템

마. 고양시 스마트 쓰레기 수거관리 시스템

(4) 자연환경 분야 센서 활용 가능성

가. 실시간 생태계 모니터링 체계 구축

나. 실시간 모니터링이 가능한 환경센서망 구축

다. 동식물의 병해충 감지 및 진단

4. 센서산업 현황 및 전망

1) 글로벌 센서산업 동향

(1) 글로벌 센서산업 규모

가. 제품별

나. 수요처별

다. 지역별

(2) 센서산업 동향

2) 국내 센서산업 현황 및 전망

Ⅱ 편 인공지능(AI) 기술진보와 사회변화

제 1장 뉴노멀시대 AI활용/대응 기술동향

1. 포스트 코로나19, 인공지능(AI) 활용/대응 동향

1) 코로나19 AI·데이터 활용 위기·대응 사례

(1) 주요 내용

가. 예측 및 유입 차단

나. 현장 대응

다. 확산 방지

라. 신약 및 백신 개발

(2) 시사점

2) 코로나19 이후, 주요 산업별 AI 활용동향

(1) 의료·보건

(2) 금융

(3) 유통·물류

(4) 클라우드·플랫폼

(5) 소비자 디바이스

3) 포스트 코로나 시대, 생활변화와 AI 역할

(1) 재택근무 확대

(2) 원격의료 발전

(3) 언택트 소비 증대

(4) 온라인 교육 확대

가. 온라인 플랫폼을 활용한 공학 교육

나. 온라인 플랫폼을 활용한 해외 혁신 교육 사례

A) 미네르바 스쿨

B) 에콜 42

다. 기계공학 온라인 콘텐츠를 활용할 수 있는 스마트 직업 훈련 플랫폼 운영 현황

라. 온라인 플랫폼을 활용한 공학 교육 제안

4) 코로나19 이후 AI 산업지형 변화전망

5) 코로나19 확산, AI의 범죄예방 및 대응사례

(1) 배경

(2) 코로나19 상황 속 범죄 발생 현황

(3) 범죄 예방·대응 기술

(4) AI 활용 관련 연구

(5) AI 기술의 활용

가. 예측

나. 안면인식

다. 우려사항

라. 극복방안

6) 코로나19 이후, AI관련 고용시장 전망

(1) 주요 내용

2. 해외 인공지능(AI) 연구개발 현황과 국가전략

1) AI 전략 및 투자규모

(1) 주요국

(2) AI 전문 연구기관

2) AI 연구개발 생태계 조성 현황

(1) 일본

가. AI 국가전략

나. AI 연구개발 네트워크

다. AI 연구개발 범위

라. 의의

(2) 영국

가. AI 국가전략

나. AI 연구개발

다. 앨런 튜링 AI 연구소

라. 의의

(3) 캐나다

가. AI 국가전략

나. AI 연구개발

다. 의의

3) AI 국가전략의 글로벌 지형

(1) 주요 내용

(2) 시사점

제 2장 AI Deep Learning 주요기술 최신동향

1. 딥러닝 모델 경량화 최신기술 동향

1) 개요

2) 모델 경량화 기술 연구의 필요성

3) 모델 경량화 기술

(1) 가지치기 기법

(2) 지식증류 기법

(3) 양자화 기법

가. 이진화 기법

나. k-비트 양자화 기법

다. 경량 네트워크 설계 기법

A) Residual Connection과 Bottleneck Connection

B) Dilated convolution

C) DepthWise Separable Pointwise Convolution

D) Grouped Convolution

E) Shift Convolution

F) Dense Convolution

G) Compound Scaling

4) 모델 경량화 연구 분야에 대한 분석

(1) 딥러닝 설계 효율성 측정 평가 척도

(2) 모델 경량화 설계의 효율성 평가 척도

5) 결론 및 전망

2. 설명 가능한 인공지능(XAI: eXplainable AI) 기술동향

1) 배경

(1) 알파고(AlphaGo)가 가져온 기대와 우려

(2) 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 시작과 도약

2) 현황

(1) 인공지능의 오류 사례

가. 마이크로소프트의 인공지능 챗봇 테이(Tay)

나. 우버(Uber)

다. 구글 트위치(Twitch)

라. 한슨 로보틱스 소피아 (Sophia)

(2) 유럽연합의 일반 개인정보 보호법

(3) 인공지능 블랙 박스(AI Black Box)

3) 주요 내용

(1) 국내 연구현황

(2) 해외 연구현황

(3) 설명 가능한 AI의 기술적인 효과

가. 경계 사례와 데이터 편향성을 탐지하고 제거

나. 모델 정확성 및 성능 개선

다. 효과적인 신경망 학습에 필요한 라벨링된 데이터 줄이기

(4) 설명 가능한 AI의 비즈니스 효과

가. 딥러닝의 데이터 편향과 잘못된 상관관계 찾기

나. 딥러닝 모델에 위험 관리 적용

다. 비즈니스 통찰력 확보와 프로세스 개선

(5) 특허 동향

(6) 오픈소스

(7) 심층 신경망에 설명가능성 부여

가. 신경망 예측의 근본 원인 분석

나. 신경망 성능 설명

4) 시사점

3. AI 기반 비정형 데이터 시각화/정보인지 기술개발 동향

1) 시각 인식 기술 중심의 AI 기술현황

(1) 시각 인식 기술을 중심으로 한 AI 기술 역사와 발전방향

가. 뉴럴넷의 귀환

나. 기대

다. 인공지능 연구의 미래

(2) 인공지능 기반 실내 측위 기술 동향

가. 측위 기술 동향

A) 관성 센서 기반 측위

B) 수신 신호 기반 측위

C) 영상 기반 측위

D) VLC 기반 측위

나. 결론

(3) 인공지능 기반 영상 화질 개선 최신기술 동향

가. 영상 화질 개선 기술 동향

A) 다양한 최적화 기법을 이용한 영상 화질 개선 방법

B) 심층신경망을 이용한 화질 개선 영상 생성 방법

나. 영상 화질 개선 성능 비교

다. 결론

(4) 딥 러닝을 이용한 실감형 콘텐츠 특징점 추출 및 식별 방법

가. 관련 연구

A) ERP(Equirectangular Projection)

B) YOLO

C) A Method for Extracting Feature Point Using Stitching Area

나. 딥 러닝을 이용한 실감형 콘텐츠의 특정점 인식률 향상 방법

다. 실험 및 결과

라. 결론

2) 이미지 인식 기술의 산업 적용 동향

(1) 컴퓨터 비전 기술 연구 

가. 연구 동향

나. 컴퓨터 비전 기술 응용 연구

(2) 이미지 인식 기술 기반의 서비스

가. 블루리버 테크놀로지(Blueriver technoloty)

나. 케스프리(Kespry)

다. 오비털 인사이트(Orbital Insight)

라. 로고그랩(LogoGrab)

마. 이마가(Imagga)

바. BitRefind Group

사. 엔비디아(NVIDIA)

아. 한본

자. 사이버링크

(3) 3D 머신비전 기술 주요동향

가. 배경 기술 분석

A) 제조 부분의 핵심요소 머신비전 시스템

B) 인공지능을 적용한 머신비전

C) 2D에서 3D로 확장된 머신비전

D) 머신비전 산업의 특성

나. 심층 기술 분석

A) 3D 머신비전의 핵심기술 : ① 영상 처리 기술

B) 3D 머신비전의 핵심기술 : ② 딥러닝

C) 3D 머신비전의 핵심기술 : ③ 저전력 기술

D) 인공지능/딥러닝을 활용한 머신비전 개발 트렌드

다. 산업 동향 분석

A) 글로벌 3D 머신비전 시장의 성장 전망

B) 국내 3D 머신비전 시장의 성장 전망

라. 주요 기업 분석

A) 세계 머신비전 주요 기업

B) 국내 머신비전 주요 기업

(4) AI 의료영상 분석의 개요 및 연구현황

가. 연구 동향

A) 흉부

B) 심장

C) 뇌

나. 고찰

A) 보조 진단 기구로서의 딥 러닝

B) 데이터 셋

C) 연구 전망

D) 제한점

(5) 딥러닝 기반 고성능 얼굴인식 최신기술 동향

가. 딥러닝 얼굴 인식기 최신 Loss 함수 동향

나. 딥러닝 얼굴 인식기 네트워크 최신동향

다. 얼굴 관련 최신 딥러닝 네트워크 동향

라. 전망과 결론

4. AI 기반 자연어 처리기술(NLP)/챗봇 서비스현황

1) Natural Language Processing(NLP) 기술동향

(1) 음성 AI 에이전트

(2) 차량 내 음성 사용자 인터페이스

2) AI 기반 챗봇 기술 적용현황

(1) 개요

(2) 관련 연구

(3) 챗봇 서비스

가. Solvvy

나. Talla

다. Kitt.ai

라. MOOC EdX

마. Jill Watson & Genie

바. Hubert

사. Sephora

아. Spring Bot

자. 1-800-Flowers

3) 자연어 처리 산업 동향

(1) 기계 번역

(2) 감성 분석

(3) 질의응답

4) 자연어 처리기술 보유 기업현황

제 3장 AI computing 최신기술 동향분석

1. 온 디바이스 AI(On-Device AI) 개발동향

1) 경량 임베디드시스템을 위한 내장형 인공지능 기술동향

(1) 기술 개요

가. 개념

나. 필요성

(2) 뉴로모픽 기술

(3) 국내외 동향

가. 선도 기업

나. 핵심 기술 개발

(4) 관련 제품 및 산업 활용사례

가. 국내제품

나. 해외제품

2) On-Device AI를 위한 HW 기술 동향

(1) On-Device AI

(2) On-Device AI를 위한 HW 기술 동향

가. 국내 동향

나. 국외 동향

3) On-Device AI를 위한 SW 기술 동향

(1) 국내 동향

(2) 국외 동향

2. 서비스형 AI(IaaS, PaaS, SaaS) 개발동향

1) 클라우드 컴퓨팅

(1) 클라우드 시대의 도래

(2) 클라우드 서비스의 탄생 배경과 적용 사례

(3) 클라우드 활용 목적의 진화

(4) 클라우드 컴퓨팅의 구분

가. 서비스 모델에 따른 구분

나. 서비스 제공 형태에 따른 구분

(5) 클라우드 컴퓨팅 Value Chain

2) IaaS/PaaS 주요기업 동향

(1) 아마존

(2) 마이크로소프트

(3) 기타

(4) 클라우드 시장의 성장을 가로막는 요인들

가. 보안, 클라우드 도입의 가장 큰 장벽

나. 기존 대기업의 클라우드 전환 속도 둔화

3) SaaS 소프트웨어 기업동향

(1) SaaS(서비스형 소프트웨어)의 신성장

(2) SaaS를 이용하는 사용자들의 편의성

(3) 소프트웨어 분야별 주요 기업

가. Salesforce(CRM US)

나. Microsoft(MSFT US)

다. Atlassian(TEAM US)

4) 국내 클라우드 시장현황 및 활용사례

(1) 국내 클라우드 시장 규모

(2) 국내 클라우드 기업의 전략적 행보

(3) 금융회사의 클라우드 도입

(4) 디지털 뉴딜의 핵심, 클라우드

5) 국내외 데이터센터 생태계

6) 클라우드 발전방향 및 미래기술 전망

3. 인공지능 가속기 연구동향 및 고효율 하드웨어 기술

1) 머신러닝 가속기 연구 동향

(1) 구현과 기술

가. 인공신경망 응용의 병목

나. 데이터 재사용 문제

다. 불필요한 데이터의 생략

라. Processor In Memory(PIM)

(2) 동향 및 응용

가. Tensor Processing Unit(TPU)

나. Cnvlutin

다. Cambricon

라. 모바일 Deep Learning

2) 영상인식 및 분류용 인공지능 가속기 최신 성능

(1) 머신러닝 파이프라인

(2) 학습을 위한 벤치마킹

(3) 추론을 위한 벤치마킹

(4) MLPerf 학습 벤치마킹

(5) MLPerf 추론 벤치마킹

3) 에너지 고효율 인공지능 하드웨어 개발동향

(1) 인공지능을 위한 고성능 시스템 구조

가. NeuroCube : PIM 형태의 인공지능 하드웨어

나. PIM 기반 인공지능 하드웨어 연구의 진행

4. 엣지 컴퓨팅 개발동향과 엣지 AI

1) 엣지 컴퓨팅 구조

2) 기업별 엣지 컴퓨팅 개발 동향

(1) SKT

(2) 마이크로소프트

(3) 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(HPE) 

(4) 델(Dell EMC)

(5) 제너럴 일렉트릭스(GE) 

(6) 시스코(Cisco)

(7) Intel

(8) Amazon

3) 학계 연구개발 동향

(1) 컴퓨팅 자원 관리

(2) 엣지 컴퓨팅 지연시간 감소 기법

(3) 엣지 컴퓨팅 보안

4) 지능형 Edge 컴퓨팅 기술 표준화 동향

(1) 지능형 Edge 컴퓨팅 기술

(2) 지능형 Edge 컴퓨팅 기술 관련 표준화 현황

가. ETSI MEC : 유럽전기통신표준협회 모바일 에지 컴퓨팅

나. ITU-T IEC : 국제전기통신연합 지능형 에지 컴퓨팅

(3) 향후 전망과 표준화 대응전략

가. 향후 전망

나. 표준화 대응전략

5) 엣지 AI(Edge AI) 영향과 전망

(1) 엣지 컴퓨팅 기반의 AI 시장 부상

(2) 엣지 AI

(3) AI 시장 구도 변화 전망

가. 엣지 AI 시장의 성장

나. 엣지 AI 중심으로의 이동 가능성

6) 모바일 엣지 컴퓨팅 및 엣지 컨텐츠 캐싱 연구 동향

(1) 엣지 컴퓨팅 연구분야

가. 모바일 코드 오프로딩 (Mobile Code Offloading)

나. 엣지 컨텐츠 캐싱 (Edge Content Caching)

(2) MEC 기술 표준화 동향

가. MEC 기술 표준화

나. MEC 플랫폼

다. MEC 표준의 대표 사용 시나리오

라. 5G 표준에서의 MEC

5. AI 감정 기술/감성 컴퓨팅 기술동향

1) 사람과 기술의 연결을 돕는 감정 기술

2) 감정 측정의 시작, 감정 모델

3) 감정 인식 방법

(1) 얼굴에서의 감정 인식

(2) 음성에서의 감정 인식

(3) 언어에서의 감정 인식

(4) 생체 신호에서의 감정 인식

4) 일상으로 다가온 AI 면접

6. 뉴로모픽 컴퓨팅기술과 칩 개발 동향

1) 뉴로모픽 칩 개발동향

(1) 배경

(2) 개념 및 특징

2) 산업 현황 및 전망

(1) 활용 영역

(2) 특허 분석

(3) 시장 전망

3) 국내외 뉴로모픽 칩 개발동향

(1) IBM

(2) 퀄컴

(3) HRL

(4) 스탠포드 대학9

(5) 제너럴 비전, 네패스

(6) Intel

(7) 유럽

(8) 국내

가. 삼성전자, SK 하이닉스

나. 삼성전자, SK 하이닉스, 서울대, KAIST, ETRI

다. 포항공대

라. 전북대

마. AI 반도체 소자 개발

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